boss要求：看懂API,把术语给我搞清楚。
http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/index.html
1。不能看图形学基础东东，要看项目有关的函数和方法，否则时间和精力都不允许。
2。看英文Api,
3。问boss:这个usb摄像头硬件会不会升级到有颜色，而不
本文架构SIFT简介SIFT算法的实质SIFT算法的特点SIFT算法可以解决哪些问题SIFT算法的实现步骤尺度空间的获取–高斯模糊（必备知识）SIFT算法实现的第一步–尺度空间极值检测SIFT算法实现的第二步–关键点定位SIFT算法实现的第三步–关键点方向定位（方向确定）SIFT算法实现的第四步–关键点描述SIFT的缺点SIFT实现代码SIFT简介SIFT（Scale-invariant feat
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2024-03-31 15:57:00
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opencv刚接触的时候，最烦心的就是安装完后随便一编译就发现一堆的错误，所有事情甚至不能从0开始。以我学习opencv的经验，将我遇到及解决的办法整理出来给大家参考。1:安装vc62：安装opencv beta5 OpenCV beta5默认安装后，首先在安装目录找到cvaux.h并修改第1137行：CvMemStorage* storage; /*
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2024-05-14 08:28:47
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使用Qt+OpenCV自己写了一个带旋转角度的NCC灰度模板匹配算子以及它的演示软件。算子的原理是基于NCC灰度匹配。一、什么是NCC匹配1、基于Normalized cross correlation(NCC：归一化互相关)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结
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2024-01-09 20:07:50
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实例一：压缩图像#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/lm.jpg", 0); //src是m行n列 cv::Mat result; cv::Mat tempt
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2022-01-25 13:54:08
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# Jacobi迭代法：一种解决线性方程组的算法
Jacobi迭代法是一种用于求解线性方程组的简单而有效的迭代算法。在科学与工程的计算中，许多问题可以被转化为线性方程组的形式，因此Jacobi迭代法在数值分析中发挥了重要作用。本文将介绍Jacobi迭代法的原理，并结合Python代码示例展示其实现过程。
## Jacobi迭代法原理
假设我们有一个线性方程组 \( Ax = b \)，其中
数值分析 迭代法 Jacobi迭代法 Seidel迭代法 迭代的收敛条件
迭代一般方程： 本文实例方程组： 一.jacobi迭代法从第i个方程组解出xi。 线性方程组Ax=b，先给定一组x的初始值，如[0,0,0]，第一次迭代，用x2=0，x3=0带入第一个式子得到x1的第一次迭代结果，用x1=0,x3=0,带入第二个式子得
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2023-08-26 23:34:53
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彻底对数学绝望了#include #include int flag[1005],p[500],a;int d[100];int init(int s){ int len=0,tmp,h=sqrt(s+0.5); for(int i=0;p[i]1) { if(a%s==0)return -1; d[len++]=s; } return len;}int getans(int x,int s){ int tmp=s/2; __int64 ans=1,b=x; while(tmp>0) { if(tm...
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2014-04-13 14:26:00
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一、奇异值与特征值基础知识： 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系，我在接下来会谈到，特征值分解和奇异值分解的目的都是一样，就是提取出一个矩阵最重要的特征。先谈谈特征值分解吧： 1）特征值： 如果说一个向量v是方阵A的特征向量，将...
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2013-11-10 22:19:00
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SVM是一种训练机器学习的算法，可以用于解决分类和回归问题，同时还使用了一种称之为kernel trick（支持向量机的核函数）的技术进行数据的转换，然后再根据这些转换信息，在可能的输出之中找到一个最优的边界(超平面)。简单来说，就是做一些非常复杂的数据转换工作，然后根据预定义的标签或者输出进而计算出如何分离用户的数据。 
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2024-03-15 12:42:40
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奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法，在机器学习中也得到了广泛的应用，比如自然语言处理中的SVD词向量和潜在语义索引，推荐系统中的特征分解，SVD用于PCA降维以及图像去噪与压缩等。作为一个基础算法，我们有必要将其单独拎出来在机器学习系列中进行详述。特征值与特征向量&nb
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2023-12-06 21:25:46
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的矩阵分解算法，这里对SVD原理 应用和代码实现做一个总结。3 SVD代码实现SVD>>> from numpy import *
>>> U,Sigma,VT=linalg.svd([[1,1],[7,7]])
>>> U
array
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2023-06-19 15:01:40
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在解决“Jacobi 迭代法”的过程中，我发现了许多可以深入探讨的方面。在现代计算科学中，Jacobi 方法是一种重要的迭代法，用于求解线性方程组，尤其是在大规模稀疏矩阵的情况下。以下内容是我在实现该算法时的详细总结，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展。
首先，Jacobi 迭代法适用于以下问题场景：在一个线性方程组 \( Ax = b \) 中，求解未知变量 \(
当我们计算线性方程组的解时， 可以把方程组变换为上面的下面这张图所示，即左右两边都有x，改图是写成矩阵的形式，如果我们写成方程组的形式，变为 我们手写计算通常都是待定系数法，如计算下面： a+b=10; a+2b=16; 待定系数即可算出a=4，b=6；但是计算机计算这些数量巨大的方程式使用迭代法，尤其当矩阵是大型稀疏矩阵（矩阵中有大部分元素都为0）时。 Jacobi迭代法也是依据上图
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2024-09-20 22:30:30
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>> X = rand(5,7)
X =
0.9797 0.1365 0.6614 0.5828 0.2259 0.2091 0.5678 0.2714 0.0118 0.2844 0.4235 0.5798 0.3798 0.7942 0.2523 0.8939 0.4692 0.5155 0.7604
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2016-03-19 00:28:00
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## 了解Spark SVD
在大数据处理中，SVD（奇异值分解）是一种常用的矩阵分解技术，用于降维和特征提取。Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了用于处理大规模数据集的工具和库。Spark MLlib是Spark的机器学习库，其中包含了SVD算法的实现。
### 什么是Spark SVD？
Spark SVD是通过将原始矩阵分解为三个矩阵的乘积来实现的。这三个矩阵分别
原创
2024-03-24 05:15:16
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推荐系统 SVD和SVD++算法 SVD： SVD++： 【Reference】 1、SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导 2、推荐系统——SVD/SVD++ 3、SVD++ 4、SVD++协同过滤 5、SVD与SVD++ 6、关于矩阵分解：特征值分解 svd分解 mf分解 lmf分解 pca
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2018-08-17 17:38:00
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下面的公式是基于物品的计算： 我之所以要把粘出来，是因为这种计算模
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2019-04-05 14:55:00
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# Java SVD（奇异值分解）的介绍
## 什么是奇异值分解？
奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种常用的矩阵分解方法，将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。奇异值分解在数据降维、图像压缩、推荐系统等领域有广泛的应用。
SVD分解一个矩阵A，得到三个矩阵U、Σ和V，满足以下等式：
A = UΣVT
其中，U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵。
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2023-11-22 05:47:46
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0.背景在线性代数领域，SVD分解常用的场景是对长方形矩阵的分解；而在机器学习领域，SVD可用于降维处理；但是这么说实在是太抽象了，我们从一个例子出发来重新看一下SVD到底是一个啥玩意儿叭1.特征值与特征向量其中是一个n*n的矩阵，是的一个特征值，是一个属于特征值的n*1的特征向量。2.特征值分解根据上式，可以推出：可知，我们可以用特征值+特征向量来替代原矩阵。3.奇异值与奇异值分解(SVD)上面
